你能给上面这个代码加上注释吗

当然可以！以下是添加了注释的修正后的代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型对象
model = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='multinomial')

# 在训练集上拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 获取每个类别的概率预测值
p_pred = model.predict_proba(X_test)

# 打印真实的测试集目标变量
print(y_test, '\n')

# 打印模型预测的目标变量
print(y_pred, '\n')

# 打印每个样本属于各个类别的概率
print(p_pred)

上面的代码中添加了详细的注释，以解释每个步骤的作用和功能。这应该能够帮助你更好地理解代码的执行流程和结果。如果你对某些特定部分有更多的疑问，或者需要进一步的解释，请随时提问。